Александр Бочкин – предприниматель из Саранска, основатель и генеральный директор компании «Инфомаксимум». Кандидат технических наук, эксперт и визионер процессной аналитики в России, создатель системы активной бизнес-аналитики Proceset.
Использование инструментов искусственного интеллекта в России уже вышло за рамки эксперимента, однако до зрелой масштабной автоматизации бизнесу пока далеко.
Более 70% российских компаний, согласно исследованию, внедрили генеративный ИИ хотя бы в один процесс. При этом в большинстве случаев речь идёт о точечных сценариях – чат-ботах и вспомогательных инструментах. Полноценная автоматизация, где ИИ действительно меняет операционную модель компании, пока остаётся исключением.
Именно в этом разрыве – между масштабом внедрения и глубиной трансформации – и скрываются ключевые нюансы. Потому что внедрить ИИ – не значит получить эффект. Важно, как именно компания подходит к этой технологии. Про ключевые нюансы расскажу подробнее.
ИИ – это не IT-проект, а управленческое решение
Главная ошибка предпринимателей и бизнеса – воспринимать внедрение ИИ как задачу IT-отдела. Технологию можно выбрать, протестировать и интегрировать, но это само по себе не создаёт бизнес-эффекта.
Результат возникает тогда, когда меняется логика работы компании. ИИ встраивается в операционную цепочку: берёт на себя повторяющиеся действия, обрабатывает данные, помогает принимать решения. Если его выводы не влияют на KPI, регламенты и управленческие процессы, он остаётся вспомогательным инструментом, а не фактором роста.
Поэтому внедрение ИИ – это, прежде всего, вопрос управленческой зрелости: готова ли компания пересматривать процессы, зоны ответственности и систему оценки эффективности.
Без прозрачности операций ИИ работает вслепую
Автоматизация даёт измеримый экономический эффект только в том случае, если чётко понятно, какие действия нужно автоматизировать и какова их реальная стоимость.
На практике операционная деятельность состоит из десятков микродействий, которые не отражаются в отчётах. Например, обработка входящего запроса может включать перенос данных между несколькими системами, ручную проверку параметров, подготовку документов и согласования. Каждый шаг занимает минуты, но именно они формируют значительную часть рабочей нагрузки.
Руководство видит формальный «процесс», но не видит объём ручной работы внутри него. В результате ИИ начинают внедрять там, где это заметнее, а не там, где действительно сосредоточены издержки. Технология подключена, но экономический эффект оказывается ниже ожиданий.
Первым этапом должна быть диагностика фактической работы сотрудников. То есть понимание того, из каких операций складывается операционная деятельность и какие из них повторяются чаще всего. Только после этого можно определить точки, где автоматизация даст наибольший экономический результат.
Экономика и люди важнее алгоритмов
Даже правильно выбранный процесс для автоматизации не гарантирует успеха, если не просчитана экономика проекта. ИИ – это инвестиция. Если компания не считает время сотрудников, объём операций и стоимость ошибки, внедрение превращается в технологический эксперимент. Система может функционировать корректно, но экономический эффект окажется размытым.
Но одного расчёта недостаточно. Любая автоматизация меняет распределение ролей и ответственности. Если сотрудники воспринимают ИИ как инструмент контроля или угрозу, сопротивление сведёт потенциальную выгоду к минимуму.
ИИ высвобождает время и стандартизирует процессы. Но чтобы это привело к росту производительности или снижению издержек, компания должна быть готова изменить организационную модель, а не просто подключить новую технологию.
Мой опыт позволяет говорить, что наиболее выгодна автоматизация на основе ИИ в процессах с большим объёмом рутины. Например, один из кейсов, где наша компания использует ИИ – первичная обработка резюме.
Рынок кандидатов сейчас перегрет: ежедневно в воронку может поступать более ста резюме, при этом в штате всего три рекрутёра. Значительная часть их рабочего времени уходила на первичный скрининг (изучение резюме) – рутинную, но необходимую операцию. Увеличивать команду ради обработки входящего потока мы не стали и решили автоматизировать именно этот этап.
«Цифровой сотрудник» ориентирован именно на холодный поиск и анализ резюме по заданным параметрам – навыкам, опыту, образованию. Он оценивает степень соответствия кандидата нашим требованиям и формирует первичный фильтр. В результате рекрутёры получают не весь поток резюме, а уже отобранную выборку, с которой можно работать дальше.
При этом финальное решение остаётся за человеком. ИИ только выполняет роль первого фильтра и позволяет команде сосредоточиться на интервью и оценке личных качеств кандидата – тех аспектов, которые алгоритм оценить не способен.
Это подтверждает простой принцип: ИИ эффективен там, где автоматизируется конкретная операция с понятной нагрузкой, а не где пытаются заменить человека целиком.
Устойчивый эффект от внедрения ИИ получают не те компании, которые быстрее подключили технологию. А те, которые глубже перестроили процессы и систему управления. И это точно то, что забывать нельзя.
Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
